User: Guest  Login
Original title:
Graph Deep Learning in Medicine - Prospects, Pitfalls, and Privacy
Translated title:
Graphneuronale Netze in der Medizin - Chancen, Herausforderungen, und Privatsphäre
Author:
Müller, Tamara T.
Year:
2024
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Institution:
Informatik 31 - Lehrstuhl für Artificial Intelligence in Healthcare and Medicine (Prof. Rückert)
Advisor:
Rückert, Daniel (Prof. Dr.)
Referee:
Rückert, Daniel (Prof. Dr.); Navab, Nassir (Prof. Dr.); Glocker, Ben (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Keywords:
Graph Deep Learning; Medical Data; Differential Privacy
Translated keywords:
Graphneuronale Netze; Medizinische Daten; Differential Privacy
TUM classification:
DAT 700; MED 370; MED 230
Abstract:
This dissertation discusses different applications, advantages, and limitations of graph deep learning on medical data. We investigate the impact and assessment of the graph structure on the performance of graph neural networks (GNNs) and discuss privacy-preserving graph deep learning using differential privacy. With the works summarised in this dissertation, we hope to contribute towards a better understanding of the power of GNNs and their applicability to medical research and workflows.
Translated abstract:
Diese Dissertation befasst sich mit unterschiedlichen Anwendungen, Vorteilen und Grenzen von Graphneuronalen Netzen (GNNs) auf medizinischen Daten. Wir untersuchen den Einfluss der Graphstruktur auf die erfolgreiche Anwendung von GNNs und diskutieren privatsphärewahrende Deep Learning Methoden mit Differential Privacy. Mit den Arbeiten dieser Dissertation, wollen wir zu einem besseren Verständnis der Leistungsfähigkeit von GNNs und deren Anwendung in medizinischen Bereichen beitragen.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1739875
Date of submission:
25.04.2024
Oral examination:
19.12.2024
File size:
14173907 bytes
Pages:
241
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20241219-1739875-0-4
Last change:
27.03.2025
 BibTeX